智慧纳税，畅享数字化时代的便捷服务——江苏省地方税务局网上办税平台引领潮流，

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金财互联这家公司是做什么的？

金财互联控股股份有限公司是一家以云服务为依托,运用大数据、人工智能和区块链等先进技术手段,对财税产业的产品、生产、营销和服务等关键环节进行数字化改造,进而重塑业态结构与生态圈。

金财互联子公司方欣科技自1998年成立以来,一直致力于财税领域的发展,是国家税务总局金税三期纳税服务平台承建商、国家税务总局实名办税与监控系统承建商,税务行业电子税务局解决方案引领者,为全国超千万企业提供办税综合服务。

主营业务:

互联网财税服务、热处理设备制造及服务。

新的税收征管改革，是否意味着税收严征管时代的来临？

我不认为新的税收征管改革意味着税收严征管时代的来临。

以***中央办公厅、***院办公厅名义发布税收征管改革的文件是比较少的，显示中央是把税收征管改革纳入国家治理体系来考虑的。

以我从事税务工作三十多年经验看，所谓税收严征管时代是上世纪的事，那时候市场主体少，经济活动范围狭窄，税务干部几乎能够紧盯着分管范围所有的经营行为，加之财政压力大，税收征管非常严。

现在小微企业和个体工商户税收起征点一提再提，经济业态层出不穷，市场主体数量急剧膨胀，“放管服”改革持续推进。虽然税收征管力度从法规上要求没有变化，实际上应该宽松许多。

新的税收征管改革文件刚刚下发，我的理解是依托信息化、大数据，推进税收征管现代化。纳税人将更加方便，税务部门应该提供高效的服务。

但是，不要试图摆脱监管，大数据时代给经济活动带来方便，也给税收监管提供了途径。大家都在网络上缴税、收税、办理业务，不打照面，说不定一张罚单就到了你的邮箱，税务局请你“喝茶”肯定就是大事不妙了。

新的税收征管改革个人认为有以下几大变化：

1.以票控税向大数据管税转变。这是税收征管改革的一个重要方向，未来的税收征管通过数据信息的监控进行税收风险识别，逐步摆脱以票控税的传统征管方式。未来相信会通过数据信息的共享与大数据分析，税收风险识别水平会进一步提升。

2.税收执法监督会进一步加大。税务机关工作人员是否公正执法、精准执法的内外部监督力度会加大。特别是整个执法过程的信息化管理，为执法监督提供了信息化平台，未来总局、省局都可以通过金税系统监督基层税务机关执法规范化情况。

3.对打击偷逃骗税行为进一步深化税收风险管理理念。对风险高发地区、行业、人群进行重点执法监督检查，提供随机抽查比例 扩大检查覆盖面。

4.加大高收入、高净值人群的税收服务与监管。目前高收入、高净值人群税收征管还存在很大漏洞，很多高收入、高净值人群收入申报漏报、少报，这样不利于公平税负。一部分高收入、高净值个人投资资产等快速增长，实际缴纳的个人所得税与之不能配比。一方面说明我们个人所得税税收征管存在薄弱环节，另一方面监督检查力度还不够。某明星巨额偷税案实际上就是一个明显的例证。

偷逃税与反偷逃是一个长期的过程，随着税收大数据时代的来临，税收监管会更加科学、精准，税收征管漏洞会进一步压缩。

恰恰相反，新的税收征管改革，对合法纳税、依法纳税的老百姓是好消息，将提供更好的服务！

但是对逃税扣税，特别是一贯如此的企业和个人，将通过大数据和互联网手段，实现更精准、更全面征收！

对新富起来的新业态群体，或者拥有数字财富的人将纳入其中！

因为数据表明，他们才是税收征集的大头！

我认为改革十分必要，国家这几年出台了很多税收优惠政策，但还有一些企业特别是一些小型服务企业瞒报收入，长期经营长亏不倒，你出台的优惠政策他不用享受自己就给自己全免了，长期收入零申报。还有一些企业为了上市为了***而利用增值税抵扣进项税的政策几个关联企业之间虚开增值税***，虚增收入财务***。希望加强税收监管，特别打通银行与税务的关联通道，让偷税者的每一笔收入都能照张纳税。如果有可能恢复产品税取消增值税。

是对违反了税收法律规行为的更为精确的执法。摘要的部分是税务部门己在开展的工作，《意见》的要旨是指这些工作的开展要遵循指导思想、基本原则、推进征管改革、深化放管服、优化执法方式、实现理念方式手段的全面变革，实现“四精”。总体预期是营商环境更优，守法经营者将“一年到头见不到税管员”的“无事不扰”，违法偷逃骗抗税者将“寸步难行无躲藏间”的“精确执法”，高信用等级者将“享受高级别的税务礼遇”的“免予审查(稽查)”，纳税服务将享多空间立体多方位线上线、互联网互动、全天候不打烊、随叫随到的“店小二”式的权威统一服务，纳税服务和税务监管将如影随形无时不在…

你觉得人工智能技术的应用才刚刚开始吗？

谢谢邀答！

人工智能从被提出到现在，已有超过60年的发展历程，虽然中间也经历过暂短的热潮，都没有真正火起来，而直到去年3月阿尔法狗打赢了世界围棋冠军李世石，AI才掀起了新一轮的热潮。这轮热潮，在谷歌、Facebook 、微软、BAT等企业投资推动下，让AI走到大众视野，也走向实际应用。

但是，正如题主所说，人工智能应用才刚刚兴起，还是少数技术实力雄厚的重量级玩家在推动，大规模的商业化应用还没有落地。就像互联网技术一样，现在IT互联网行业应用落地，再逐渐向电信、金融、交通、制造等各行各业推进。人工智能技术也会遵循这样的进程，应用从IT互联网行业逐渐向各行各业深入。最终，AI+行业会成为现实。

目前推进AI向各行各业应用，数据量已不是问题！

计算、算法和大数据被看做是人工智能发展的三大支撑力。人工智能之所以最近两年才火起来，正式因为拥有了这三大支撑力。

数据量就是AI的“养料”。历经了十多年互联网行业快速发展所积累的数据***，为AI提供了充足的“养料”。例如，在 AlphaGo 的学习过程中，核心数据是来自互联网的 3000 万例棋谱。互联网和智能手机的快速普及催生了海量数据。无论是人们无论是用手机、跑步、看电视还是行驶在车流中，几乎所有的活动都会留下数字足迹，海量数据已汇成数据洪流。

随着数据量在继续暴涨，尤其是随着手表和汽车等更多设备接入互联网，数据量只会有增无减。比如：有人估计，无人驾驶汽车每秒将会产生100GB的数据.

再看看算法方面的更新。以人脸识别为例，在 2013 年深度学习应用到人脸识别之前，各种方法的识别成功率只有不到 93%，低于人眼的识别率 95%，因此不具备商业价值。而随着算法的更新，深度学习使得人脸识别的成功率提升到了 ***%。这离不开算法方面的进步更新。

当然，算法的更新也离不开大数据和计算力的支持——深度学习模型只有通过大量的数据训练才能获得理想的效果。相应地，海量数据的运算处理也必须有强大的计算作为支撑。

现在的人工智能系统可以使用成百上千个GPU 来提升的计算能力。这使得处理学习或者智能的能力得到比较大的增强。之前用 CPU一个月才能出结果，然后再去调整参数，一年只能迭代12次。GPU产生后大幅提升了计算量，现在用 GPU 可以一天就出结果，迭代的更快。

有了计算的基础，加上算法的突破与数据洪流的爆发，推动人工智能获得突破性的应用。可以说，人工智能技术已具备了普及和大规模商业化的基础。

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